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时不晴
机器学习人工智能
以下是入门机器学习所需了解的相关专业术语。这些术语涵盖了机器学习的基本概念、算法、模型评估方法以及数据处理技术等多个方面。为了便于理解,将这些术语按类别进行整理和解释。一、基本概念机器学习(MachineLearning)定义:一种让计算机通过数据学习、自动改进性能的人工智能分支。人工智能(ArtificialIntelligence,AI)定义:模拟人类智能的技术和方法,包括学习、推理、感知等。
- 人工智能机器学习基本概念详解
猿享天开
人工智能基础知识学习机器学习人工智能
人工智能机器学习基本概念详解机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个重要分支,旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策,而无需明确的编程指令。本文将详细探讨机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
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relis
编程AI:企业级开发深度实战vimaichat大模型芯片设计ide编程
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没学上了
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"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架,例如caffe,copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置,其中prototxt需要后面生成,这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
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点维数智空间
linux阿里云自然语言处理人工智能
01背景我一直习惯早上看一会互联网早间新闻,约摸是在几个月前,看到了阿里云大模型开源的消息,并且其还建立了开源平台——魔搭社区。不得不说,最起码在国内这是一个比较大胆的举动,无论其AI大模型的质量如何,总归是将这等先进的技术开放给大家免费商用,或者是提供给初学者进行学习了。作为一个对潮流技术始终非常感兴趣的入门级产品经理,我也认为AI大模型技术在数字化转型领域还是有相当多的用武之地,所以决定也将魔
- LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用
m0_75126181
langchainpdf语言模型
LangChainAskPDF:构建基于大语言模型的PDF问答应用在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天,如何有效地处理和利用大量文本信息成为了一个重要课题。本文将介绍一个名为LangChainAskPDF的开源项目,该项目展示了如何利用LangChain和OpenAI等先进工具,构建一个能够"理解"PDF文档并回答相关问题的智能应用程序。项目概述LangChainAskPDF是一个Pytho
- 使用 Go 语言调用 DeepSeek API:完整指南
老大白菜
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引言DeepSeek是一个强大的AI模型服务平台,本文将详细介绍如何使用Go语言调用DeepSeekAPI,实现流式输出和对话功能。Deepseek的api因为被功击已不能用,本文以DeepSeek:https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ为例子进行讲解。1.环境准备首先,我们需要准备以下内容:Go语言环境DeepSeekAPI访问权限开发工具(如VSCode
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班歆韦Divine
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- RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)
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RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG,即“RetrievalAugmentedGeneration”(检索增强生成),是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。它主要用于文本生成任务,能够利用外部知识源来增强生成的文本,从而提高生成质量。相较于微调技术,RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain+Ollma
- 如何在本地正确部署Dify服务
写python的鑫哥
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前言本文是该专栏的第49篇,后面会持续分享python的各种干货知识,值得关注。Dify是一个开源的LLM(大型语言模型)应用开发平台,旨在为开发者提供从Agent构建到AIworkflow编排、RAG检索、模型管理等全方位的能力,从而轻松构建和运营生成式AI原生应用。在本文中,笔者将针对Dify的核心知识点以及“本地如何部署Dify”,进行详细说明。具体细节部分,笔者在正文将结合实际完整图文案例
- 关于 RAG 模式的用户建议-(致Openai邮件内容节选)
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问题现状与不足在使用RAG模式(“GPTs”应用或“项目”功能)处理相对复杂的任务(例如项目管理、长篇内容创作或复杂问题求解)时,我发现当前的检索方式过于依赖多路召回和全文总结。这样的检索方式在面临大型知识库时往往会忽略逻辑结构和整体脉络,使模型倾向于一次性返回大量零散的细节信息,却缺乏对全局架构的理解。这种状况导致用户难以快速抓取关键要点,也很难将结果高效应用于实际场景中。我的建议细节梳理逻辑结
- 大模型应用之基于Langchain的测试用例生成
少喝冰美式
langchain测试用例人工智能自然语言处理AI大模型大模型应用大模型微调
一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中,持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期,我们在探索实践使用大模型生成测试用例,期望能够借助其强大的自然语言处理能力,自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前,公司已经普及使用JoyCoder,我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder,让其生成测试用例,但在使用过程中有以下痛点:1)仍需要多步人工操作:如复制粘贴文档,编写提示词
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 双指针算法深度解析
某个默默无闻奋斗的人
双指针算法javaleetcode
双指针算法简介双指针是一种常用的算法技巧,它通过使用两个指针在数据结构上进行操作,通常用来优化时间复杂度,解决数组或链表中的一些特定问题。双指针技巧一般用于“有序”数据结构(如排序后的数组或链表),但也可以扩展到一些特殊的无序问题。双指针的基本思想双指针算法通过两个指针同时遍历数组或链表,指针之间根据特定规则相互移动,从而达到解决问题的目的。双指针的经典应用场景包括:寻找两数之和(例如给定一个有序
- 全场景深度学习开源框架(MindSpore)
deepdata_cn
人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算,还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上,MindSpore都能灵活适配,充分发挥各硬件平台的性能优势,实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术,能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
- Three.js + React + Echart(折线图 光线流动效果,柱状图数据动态更新动画) + Svga-Web应用之数据大屏(适配1920*1080 2560*1440 3840*2160)
ConstSuccess
前端架构3D模型数据大屏javascript前端react.js
Web应用之数据大屏一、技术栈React17.0.0搭建脚手架Eahcrt常规图表Svga动画3D模型-Three.Js大屏适配-目标大屏(4K-3840*2160)二、React17.0.0脚手架搭建npxcreate-react-appmy-appcdmy-appnpmstart具体详细情况,自行官网查看React官网三、Echarts常规图表1、echarts-for-reactEchart
- 使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
辞落山
pytorch逻辑回归人工智能
1.导入必要的库首先,导入我们需要的库:Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集,并
- React + three.js 3D模型面部表情控制
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系列文章目录React使用three.js加载gltf3D模型|three.js入门React+three.js3D模型骨骼绑定React+three.js3D模型面部表情控制React+three.js实现人脸动捕与3D模型表情同步结合react-webcam、three.js与electron实现桌面人脸动捕应用示例项目(github):https://github.com/couchette
- React+Cesium基础教程(003):加载3D建筑物和创建标签
叁拾舞
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文章目录03-加载3D建筑物和标签方式一方式二完整代码03-加载3D建筑物和标签方式一添加来自OpenStreetMap的建筑物模型,让场景更加丰富和真实:viewer.scene.primitives.add(newCesium.createOsmBuildings());方式二使用Cesiumion资源:
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
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一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- 《计算机网络基础》(第二章:计算机网络体系结构 )
请向我看齐
网络安全计算机网络网络
OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型OSI参考模型七层模型TCP/IP模型一、概念二、过程三、原理四、示例五、分类六、发展七、功能两种模型的对比OSI参考模型概念定义:OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机网络通信的分层架构模型。它将网络通信的功能划分为七个不同的层次,从下到上依次为物理层、
- 本地部署 DeepSeek
hutao11111111111
本地部署DeepSeekgithub开源
一、为什么选择本地部署DeepSeek?(一)服务器不稳定之殇当我们依赖在线服务器使用DeepSeek时,时常会遭遇服务器的“小脾气”。想象一下,你正灵感爆棚,借助DeepSeek撰写一篇精彩的文章,或是进行重要的数据分析,可服务器突然宕机,一切努力瞬间付诸东流;又或者在使用高峰时段,模型的反应变得异常迟缓,每一次提问都要等待漫长的时间,严重影响工作效率和创作心情。而这些问题的根源,很大程度上是因
- 在CentOS服务器上部署DeepSeek R1
蓝染k9z
deepseek服务器centoslinux人工智能deepseek
在CentOS服务器上部署DeepSeekR1,并通过公网IP与其进行对话,可以按照以下步骤操作:一、环境准备系统要求:CentOS8+(需支持AVX512指令集)。硬件配置:GPU版本:NVIDIA驱动520+,CUDA11.8+。CPU版本:至少16核处理器,64GB内存。存储空间:原始模型需要30GB,量化后约8-20GB。安装基础工具:更新系统并安装必要的编译工具:一定要买GPU服务器。s
- 跨越网络边界:IPv6与零信任架构的深度融合
零信任Enlink_Young
网络安全
2024年,工信部发布了《关于开展“网络去NAT”专项工作进一步深化IPv6部署应用的通知》,加速了国内网络由IPv4向IPv6的转型步伐。未来,各行各业将逐步去NAT,逐步向IPv6迁移。在此过程中,网络安全解决方案和产品能力将面临新的挑战,需要根据IPv6环境进行针对性的调整。在当前的网络环境中,随着远程办公、物联网(IoT)和云计算的普及,企业网络边界逐渐模糊,传统的边界安全模型越来越难以应
- 科技快讯 | OpenAI首次向免费用户开放推理模型;特朗普与黄仁勋会面;雷军回应“10后小学生深情表白小米SU7”
最新科技快讯
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不用开口:谷歌AI帮你致电商家,价格、预约一键搞定谷歌在1月30日推出SearchLabs中的“AskforMe”实验性功能,用户可利用AI代替自己致电商家咨询价格和服务。该功能已与美汽车修理厂和美甲沙龙店合作,用户需加入SearchLabs并搜索相关短语进行测试。功能使用部分预订餐厅技术,目前处于测试阶段。我国光子毫米波雷达技术取得突破性进展,为6G技术应用奠定基础1月27日,据新华社报道,南开
- React Compiler核心原理:新一代响应式引擎如何实现毫秒级热更新
威哥说编程
react.jsjavascript前端
React在前端开发中已经成为构建用户界面的标准库,它的声明式编程模型和组件化设计为开发者提供了极大的灵活性和便利性。然而,随着React应用变得越来越复杂,性能成为了一个不可忽视的问题。特别是在大型应用中,如何实现快速的组件更新和响应式渲染,成为了提高开发体验和用户体验的关键。在过去几年中,React团队致力于改进React的更新机制,以解决性能瓶颈和提升开发体验。ReactCompiler(或
- LlamaIndex架构设计:大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机
威哥说编程
数据库llama
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而,尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色,它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息,并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题,越来越多的研究开始探索如何为大模型
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb